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3.4 シミュレーション
シュミレーションは,PID制御と提案するファジィ･ニューラルネットワークペー スト制御について目標軌道追従制御のケーススタディを行う.シミュレーションのブ ロック図を図3.6,図3.7に示す.
計算機シミュレーションは鮎TL逓を使用し,摩擦ガタ,観測信号に雑音のある
1自由度位置決めを対象に正弦運動とステップ運動を交互に実施し,一括して学習を 実施した.その波形は∫(わ=∂SinαJf(0≦t≦T), asin2alt(T≦t≦2T),
ム(2T≦3T) (3.17)
T■けt■rRル■
M▼■■▼●●
Fig.3.6Si皿uh鰯onbl∝kofpro叩姐1
ytlp
y∈1ll γ‡1I
yI†y
Fig.3.7Sim廿1a血nbl∝korrⅢ)
で与えた.ここで,8は振幅,ムは傾きを表わす定数,〟は角周波数を各々示す.また, r(わは目標信号,βSinα′fは正弦波倍号,ムはステップ信号である.
シミュレーションは,PID制御と提案するファジィ･ニューラルネットワークペー スト制御について,目標軌道追従制御のケーススタディを行った.PID制御の手法は PID補償で,その伝達関数は
G如戸棚/咄 (3.18)
で示される.PIDのパラメータは,農3,街1,辟1.5の値を設定した･シミュレーシ ョンで使用したパラメータの値を表3.2に示す.円H珊補償における学習結果として,
表3.3に示すとおり,フィードバックゲインが誤差空間に対して設定された.図3.8に学習時のランダム外乱の2倍の大きさのランダム外乱による応答を示す.PID制御
は応答に若干の遅れと波形の歪みが発生しているが,提案するファジィ･ニューラル 制御は外乱の影響をほとんど受けていない.図3.9に学習時の2倍の大きさの摩擦に
よる応答を示すPID制御fま応答に遅れが,ファジィ･ニューラル制御はその影響を受 けていない.次に,図3.10に学習時の2借の大きさの慣性モーメントのときの応答を 示す.ファジィ･ニューラル制御はその影響を受けていないがPID制御は応答に大き な遅れが発生している.目標倍号1rad/sの正弦波信号による応答を図3.11に示す.
PID制御の位置誤差は大きいが,捷案する和制御は位置誤差が減少している.図3.12 に目標信号2rad/sの応答を示す.PID制御の位置誤差は大きいが,捏奏するFN制御 は周波数が2倍になったにもかかわらず,位置誤差が減少している.図3.13は,ステ
ップ信号による応答を示す.PID制御と比較して立上がり時間に改善がみられる.
:払ble3.2Si血血血n p乱用m血相
Notation Value
Kp 10
Ka 1.2
Kv 2.5
Vc ±12.OV
ロ
0.149[kgm亨Dd 2[deg]
Fc 1.96Xl打2[Nm]
Cq 1.5XlO[Nm/s号8d]‑3
Pi 0.1【皿】
Dz 10[deg]
Nois 0.05[rad]
YO 0.5[rad]
Tibk3.3]机料地鋸魚群血川‑F‑N
ev
触出ve big
Smdl N喝如
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旭陀 E戸3.0 粍戸1.4 El声3.S
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Smdl 桝,6 粒戸8.9 K戸20.0
&戸2.1 鞄⇒.2 弼.5
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N喝如Ⅶ K戸15.1 桝.Ⅰ K戸17.6
big 恥司.6 &戸1.2
遇
1.5 1 0.5